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Nirav Shah, Microsoft: Power Platform e AI per dare a tutti il potere di innovare

Il nostro obiettivo principale con la Power Platform è quello di abilitare, estendere la capacità delle persone di risolvere i problemi aziendali senza necessariamente avere bisogno di sviluppatori professionisti, ma aumentando la capacità di sviluppo attraverso il low code, il no code”, esordisce Nirav Shah, corporate vice president di Microsoft Dataverse, che incontriamo nella sede milanese dell’azienda di Redmond, perché ci illustri caratteristiche e finalità della Power Platform.

La Power Platform è la nostra suite per consentire a chiunque, dai «citizen developer» fino agli sviluppatori professionisti, di risolvere i problemi aziendali utilizzando gli strumenti no code e low code che mettiamo a disposizione: Power Apps per la creazione di applicazioni, Power Automate per l’automazione dei processi aziendali legacy, grazie a Robotic Process Automation e cloud (Digital Process Automation), Power Virtual Agents, recentemente integrato in Microsoft Copilot Studio, per la creazione di copilot sui dati aziendali, Power Pages per la creazione di siti web aziendali interni o esterni e Power BI per l’analisi. Attraverso la Power Platform forniamo una serie completa di funzionalità per tutti i tipi di domini aziendali, per incrementare la capacità di sviluppo in modo che gli utenti aziendali e gli sviluppatori possano risolvere i problemi aziendali.

Power Apps è il nostro strumento per la creazione di applicazioni low/no code che offre la possibilità di creare applicazioni di vario tipo sia a partire dai data model, sia a partire dall’interfaccia utente,  con applicazioni canvas. Alla base delle esperienze applicative, c’è la nostra connettività dati e l’infrastruttura Dataverse. Attraverso i nostri 1.000 e più connettori di dati, forniamo la possibilità di connettersi a sistemi aziendali esistenti o a servizi PaaS offerti dai fornitori di servizi cloud o anche a sistemi on premise legacy attraverso un gateway di dati, fornendo la possibilità di costruire applicazioni che accedono ai dati esistenti in tutta l’azienda e di modernizzarli in modo da avere applicazioni costruite ad hoc su di essi.

Dataverse, la nostra data platform low code/no code, è integrata in modo nativo in Power Apps, che fornisce l’infrastruttura necessaria per creare applicazioni in grado di lavorare insieme utilizzando la scalabilità del cloud, e che soddisfino tutte le esigenze di conformità e sicurezza richieste per applicazioni aziendali di livello enterprise. Presentiamo Dataverse come una data platform invece che come un semplice database, perché fornisce tutte le funzionalità necessarie per costruire applicazioni e processi aziendali sulla base dei dati e poi le espone nelle superfici richieste dagli utenti finali. Alla base di Dataverse c’è un database poliglotta che supporta dati relazionali, dati di log, dati analitici, dati contenuti in file non strutturati e può quindi essere utilizzato automaticamente in modo appropriato e in varie esperienze per gli utenti che hanno bisogno di accedere a quei dati.

Quindi, per esempio, se occorre sfruttare i dati in Office o in Power Apps o attraverso la connettività di Excel, il database può connettersi automaticamente a queste fonti in modo da poter eseguire operazioni su quei dati. L’infrastruttura è cloud-based, totalmente operata e gestita da Microsoft e quindi ci si può concentrare maggiormente sulla creazione di casi d’uso e scenari attraverso la Power Platform.

Inoltre, fornisce l’infrastruttura per la sicurezza a livello di riga e colonna, la logica aziendale e gli eventi aziendali che possono essere collegati al resto della Power Platform. Il tutto è guidato dai metadati e integrato in modo nativo nella Power Platform. Quindi tutti i prodotti della piattaforma Power che ho menzionato prima hanno una comprensione dei metadati nello schema e dei tipi di dati che si trovano in Dataverse, in modo da poter configurare con un clic e costruire automaticamente le esperienze giuste intorno agli eventi e ai dati.

Ci sono più di 65 servizi Azure sotto Dataverse, basati sulle definizioni dei dati e delle logiche di business che lo sviluppatore configura all’interno dell’ecosistema Dataverse e che vengono automaticamente combinati insieme per lo sviluppatore, in modo che possa dedicare più tempo a risolvere i problemi di business attraverso la data platform.

Power Pages, per creare siti Web aziendali sicuri, conformi alle normative e alle policy enterprise

Power Pages ha appena compiuto un anno, è un componente relativamente nuovo rispetto ad altri. Il suo scopo è quello di costruire siti web sui dati aziendali, quindi è molto usato nel settore pubblico, per costruire rapidamente applicazioni destinate ai cittadini, con la  scalabilità tipica del cloud, in modalità low code/no code, grazie agli strumenti di design che forniamo;  ma c’è anche un meccanismo di estensibilità per sviluppatori, per cui se c’è bisogno di personalizzare o implementare logiche di business custom, è possibile inserire codice JavaScript nel sistema secondo le specifiche esigenze”.

Power Automate

Cloud flows, desktop flows, o business process flows: sono questi i tipi di flussi di lavoro che Power Automate permette di creare e gestire. I cloud flows possono essere flussi automatizzati, ovvero automazioni che sono attivate da un evento, come l’arrivo di un’e-mail da una persona specifica o una menzione della società sui social media. I connettori per i servizi cloud o on-premise collegano i vari account e li fanno dialogare tra loro. Oppure Flussi istantanei, che sono attivati da un clic o un tap da dispositivi desktop o mobili. Ad esempio, è possibile inviare istantaneamente un promemoria al team, o una richiesta di approvazione. I flussi programmati sono eseguiti secondo una pianificazione definita, per esempio per caricare quotidianamente dati.

I desktop flows estendono le funzionalità I flussi desktop ampliano le funzionalità di RPA (Robotic Process Automation) esistenti in Power Automate e permettono di automatizzare i processi desktop ripetitivi grazie al designer di flussi desktop di Power Automate, che consente di utilizzare le azioni predefinite con il drag-and-drop o di registrare i propri flussi desktop da eseguire in un secondo momento. I desktop flows sono rivolti a chi esegue attività semplici o complesse basate su regole sulle proprie postazioni di lavoro. Gli home user, le piccole imprese, le aziende o le grandi società possono sfruttare le funzionalità di automazione di Power Automate per creare flussi, interagire con strumenti di uso quotidiano come e-mail ed Excel o lavorare con applicazioni moderne e preesistenti per esempio per organizzare rapidamente i documenti utilizzando file e cartelle dedicate o estrarre con dati dai siti web e memorizzarli in file, ma anche per automatizzare applicazioni legacy accedute magari via emulatori di terminale, e che non offrono interfacce applicative via API.

I business process flow forniscono una guida alle persone per portare avanti il lavoro. Forniscono un’esperienza utente che guida le persone attraverso i processi definiti dall’organizzazione per le interazioni che devono essere portate a termine.

Abbiamo tutti i pezzi per automatizzare il business. E poi abbiamo sfruttato le capacità dell’AI generativa che esistono sul mercato e le abbiamo infuse nei vari componenti della Platform, reimmaginando molte delle esperienze e delle capacità esistenti per migliorare sia l’esperienza degli sviluppatori che costruiscono sulla piattaforma, sia introducendo nuove esperienze per gli utenti finali che utilizzano le applicazioni che vengono costruite sulla piattaforma, in modo che possano ottenere esperienze guidate dalla AI per essere più efficienti attraverso dei Copilot che li affiancano”, spiega Nirav Shah.

Power Automate fornisce sia dei modelli AI precostituiti, che è possibile utilizzare immediatamente – lettore di biglietti da visita, classificazione delle categorie, estrazione delle entità, lettore di documenti d’identità, estrazione delle frasi chiave, rilevamento della lingua, elaborazione delle ricevute, sentiment analysis, riconoscimento del testo, traduzione del testo – sia modelli più generali che è possibile configurare e addestrare – classificazione delle categorie, estrazione delle entità, elaborazione dei documenti, rilevamento degli oggetti, previsione.

Il tempo necessario per il training varia in base al set di addestramento fornito, ma la possibilità di personalizzare il modello in base alle proprie esigenze elimina la complessità di dover coinvolgere data scientist e ingegneri dei dati per configurare alcune infrastrutture, rendendo anche in questo caso la piattaforma più accessibile a chi non è profondamente tecnico e non ha le competenze necessarie per iniziare a utilizzare le capacità dell’intelligenza artificiale della piattaforma”, sottolinea il manager.

Privacy, compliance, governance

Per integrare i dati aziendali sempre aggiornati nell’elaborazione dei modelli AI, viene utilizzata la RAG, Retrieval Augmented Generation. Come suggerisce il nome, la RAG prevede due fasi: il recupero e la generazione di contenuti. Nella fase di recupero, gli algoritmi cercano e recuperano frammenti di informazioni pertinenti alla richiesta o alla domanda dell’utente. In un ambiente aperto e consumer, questi fatti possono provenire da documenti indicizzati su Internet; in un ambiente chiuso ed enterprise, invece, si utilizza un insieme più ristretto di fonti per garantire maggiore sicurezza e affidabilità. Questo insieme di conoscenze esterne viene aggiunto alla richiesta dell’utente e passato al modello linguistico.

Gli LLM non sono stati addestrati su dati aziendali, sono prodotti di serie. Ciò che facciamo è fornire input basati sul contesto dell’utente e del suo scenario per far sì che il modello di intelligenza artificiale fornisca una risposta e poi applicare le politiche di intelligenza artificiale responsabili di Microsoft per garantire che la risposta rientri nei limiti previsti prima di essere inviate all’utente. Quindi, in tutto il modello abbiamo aderito a tutte le politiche di sicurezza, governance, sicurezza dei dati e privacy esistenti che sono già fornite nel sistema attraverso la Power Platform e le abbiamo fatte confluire in tutti i nostri casi d’uso AI in modo che non si debba ricostruire o riconfigurare nulla e che i dati rimangano all’interno dei confini privati”.

Il nostro obiettivo è portare il valore dei Large Language Model e della Generative  AI a tutti gli utenti in tutti i settori e renderli più competenti e capaci di svolgere il lavoro che devono fare. Ed è proprio da qui che è nata l’idea del Copilot in tutto l’ecosistema Microsoft, ovvero l’idea di un umano e dell’AI che lavorano fianco a fianco per risolvere i problemi che  incontrano, aumentando le capacità delle persone e dando loro più tempo per dedicarsi alle cose che sanno fare meglio e per le quali sono qualificate e specializzate. Non è un pilota automatico, non prende decisioni autonome ma lavora mano nella mano con gli utenti del copilota. È un potenziamento dell’intelligenza umana, non una sua sostituzione.

E cosa significa per gli sviluppatori che sono stati abituati a scrivere codice fin dal primo momento?

Per Microsoft, GitHub Copilot è stato il primo copilot esistente e abbiamo riscontrato un enorme successo. Abbiamo visto, con l’adozione di GitHub Copilot, l’efficienza che gli sviluppatori sono riusciti a ottenere perché passano meno tempo a fare sviluppo banale e più tempo a risolvere problemi aziendali critici. Il Copilot aumenta la qualità del codice generato, perché si fa leva sulla knowledge base collettiva che è stata raccolta nel corso degli anni. Sempre grazie all’enorme base di conoscenza, alle best practice su cui la generazione del codice è basata aumenta anche la sicurezza del codice generato. Vogliamo mettere ogni utente e ogni ruolo in condizione di trarre vantaggio dall’AI. Per questo immaginiamo un mondo in cui ogni utente avrà a disposizione un Copilot per aumentare il valore e la qualità del lavoro che sta svolgendo. E così, proprio come il Pc, Internet, il cloud e la telefonia mobile hanno trasformato il modo in cui tutti interagiscono con la tecnologia, crediamo che l’intelligenza artificiale farà lo stesso per la prossima generazione. Il low code rende i citizen developer più autonomi e dà loro più capacità. Ma per gli sviluppatori professionisti avere un assistente che li liberi dal lavoro ripetitivo dà loro più tempo per dedicarsi alla progettazione e allo sviluppo, a trarre vantaggio dalle loro competenze, quindi per gli sviluppatori è come un acceleratore. Abbiamo una carenza di 5.000.000 di sviluppatori a fronte di un crescente arretrato di applicazioni da sviluppare. In questo modo, si può davvero colmare questa lacuna molto più rapidamente”.

Potenziali rischi

Non c’è il rischio di allucinazioni come avviene nell’IA generativa in generale?

“Sì, ci sono problemi di allucinazioni. Per questo motivo, abbiamo una promessa di AI responsabile molto ricca che abbiamo inserito in queste infrastrutture di AI generativa. Qualunque sia la risposta che viene generata dal sistema, ci sono ulteriori controlli e convalide che vengono effettuati per garantire che non ci siano allucinazioni.”

L‘aumento del numero delle applicazioni create da utenti non sviluppatori non rischia di creare una sempre più grande shadow IT, ovvero l’IT che si sviluppa e si utilizza all’insaputa o al di fuori dei canali formali dell’IT aziendale?

”La Power Platform in realtà aiuta a eliminare la shadow IT che esiste oggi, poiché fornisce controlli di governance in cima alle applicazioni e all’automazione. Quanti file Excel vengono utilizzati nei processi mission-critical? Passando ad applicazioni che sono costruite con la Power Platform chi governa l’IT aziendale ottiene visibilità su queste applicazioni mission critical e ha il controllo di ciò che viene sviluppato, delle possibili duplicazioni.”

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